Park, Kyeongjin;Kim, Jinhwan;Lim, Kyung Taek;Kim, Junhyeok;Chang, Hojong;Kim, Hyunduk;Sharma, Manish;Cho, Gyuseong
Nuclear Engineering and Technology
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제51권8호
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pp.1991-1997
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2019
In this manuscript, we present a method for the direct calculation of an ambient dose equivalent (H* (10)) for the external gamma-ray exposure with an energy range of 40 keV to 2 MeV in an electronic personal dosimeter (EPD). The designed EPD consists of a 3 × 3 ㎟ PIN diode coupled to a 3 × 3 × 3 ㎣ CsI (Tl) scintillator block. The spectrum-to-dose conversion function (G(E)) for estimating H* (10) was calculated by applying the gradient-descent method based on the Monte-Carlo simulation. The optimal parameters for the G(E) were found and this conversion of the H* (10) from the gamma spectra was verified by using 241Am, 137Cs, 22Na, 54Mn, and 60Co radioisotopes. Furthermore, gamma spectra and H* (10) were obtained for an arbitrarily mixed multiple isotope case through Monte-Carlo simulation in order to expand the verification to more general cases. The H* (10) based on the G(E) function for the gamma spectra was then compared with H* (10) calculated by simulation. The relative difference of H* (10) from various single-source spectra was in the range of ±2.89%, and the relative difference of H* (10) for a multiple isotope case was in the range of ±5.56%.
Data clustering determines a group of patterns using similarity measure in a dataset and is one of the most important and difficult technique in data mining. Clustering can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problem. K-means algorithm which is popular and efficient, is sensitive for initialization and has the possibility to be stuck in local optimum because of hill climbing clustering method. This method is also not computationally feasible in practice, especially for large datasets and large number of clusters. Therefore, we need a robust and efficient clustering algorithm to find the global optimum (not local optimum) especially when much data is collected from many IoT (Internet of Things) devices in these days. The objective of this paper is to propose new Hybrid Simulated Annealing (HSA) which is combined simulated annealing with K-means for non-hierarchical clustering of big data. Simulated annealing (SA) is useful for diversified search in large search space and K-means is useful for converged search in predetermined search space. Our proposed method can balance the intensification and diversification to find the global optimal solution in big data clustering. The performance of HSA is validated using Iris, Wine, Glass, and Vowel UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KSAK (K-means+SA+K-means) and SAK (SA+K-means) are better than KSA(K-means+SA), SA, and K-means in our simulations. Our method has significantly improved accuracy and efficiency to find the global optimal data clustering solution for complex, real time, and costly data mining process.
When aiming for an increased and more sustainable use of metals a thorough knowledge of the corrosion phenomenon as function of the local metal microstructure is of crucial importance. In this work, we summarize the information presented in our previous publications[1-3] and present an overview of the different local (electrochemical) techniques that have been proven to be effective in studying the relation between different microstructural variables and their different electrochemical behavior. Atomic force microscopy (AFM)[1], scanning electrochemical microscopy (SECM)[2], and electrochemical scanning tunneling microscopy (EC-STM)[3] were used in combination with electron backscatter diffraction (EBSD). Consequently, correlations could be identified between the grain orientation and grain boundary characteristics, on the one hand, and the electrochemical behavior on the other hand. The grain orientation itself has an influence on the corrosion, and the orientation of the neighboring grains also seems to play a decisive role in the dissolution rate. With respect to intergranular corrosion, only coherent twin boundaries seem to be resistant.
Sun, Chenchen;Thelen, Christoph;Sanz, Iris Sancho;Wittmann, Andreas
Safety and Health at Work
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제11권1호
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pp.61-70
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2020
Background: This study aims to assess whether the TSI PortaCount (Model 8020) is a measuring instrument comparable with the flame photometer. This would provide an indication for the suitability of the PortaCount for determining the workplace protection factor for particulate filtering facepiece respirators. Methods: The PortaCount (with and without the N95-CompanionTM) was compared with a stationary flame photometer from Moores (Wallisdown) Ltd (Type 1100), which is a measuring instrument used in the procedure for determining the total inward leakage of the particulate filtering facepiece respirator in the European Standard. Penetration levels of sodium chloride aerosol through sample respirators of two brands (A and B) were determined by the two measuring systems under laboratory conditions. For each brand, thirty-six measurements were conducted. The samples were split into groups according to their protection level, conditioning before testing, and aerosol concentration. The relationship between the gauged data from two measuring systems was determined. In addition, the particle size distribution inside the respirator and outside the respirator was documented. Linear regression analysis was used to calculate the association between the PortaCount (with and without the N95-CompanionTM) and the flame photometer. Results: A linear relationship was found between the raw data scaled with the PortaCount (without N95-CompanionTM) and the data detected by the flame photometer (R2 = 0.9704) under all test conditions. The distribution of particle size was found to be the same inside and outside the respirator in almost all cases. Conclusion: Based on the obtained data, the PortaCount may be applicable for the determination of workplace protection factor.
This study was performed to investigate the relation between Iridological constitution and Gynecological disease. Iris is one of the most complicated part of our bodies. It reflects perfectly organ's status, toxic accumulation, person's characteristics and healing effects. Many signs of Iridology were closely researched to examine the relation between Iridology and disease. After studying these matters, we could find that lacuna and auto-nerve wreath are intimately related. Especially the portions of auto-nerve wreath loss are accorded with the organ's present illness. Most of patients have scurf ring and vessel congestion sign. Large Intestine's structure also shows us the meaningful result that ballooned is the most common, spasticity and stricture are next. Connective tissue weakness constitution is 39.22%, complex 35.29% and blood-originated 25.49%. According to the three-step constitution by the Genetic facter, average type is 52.94%, weak type 35.29% and strong type 11.76%. Above these results, we can reach a conclusion that Iridological constitution are intimately related with Gynecological disease. And further study are requested to get a objectivity in a Gynecological diagnose. Iridology is a bright prospective study and interesting diagnostic method. If we deeply investigate this science, before long we can have a great outcome and more objective diagnostic skill.
CCTV, 로봇 등의 시스템으로부터 획득된 이미지에는 많은 얼굴 영상이 포함되어 있다. 영상 데이터의 급증으로 이들을 수동 처리하는 것은 어렵고 자동으로 처리할 필요가 있다. 또한 기업은 새로운 기술을 보호하고자 더욱 자동화된 보안 시스템을 요구한다. 그러한 문제를 해결하고자 얼굴인식, 동공인식, 지문인식 등의 방법이 사용된다. 얼굴인식 방법이 직접적인 접촉을 요구하지 않아 많이 사용되고 있으나 현재주로 사용되는 2차원 방식에는 한계가 있으며 이러한 것을 해결할 방안으로 Morphable모델을 생각할 수 있다. MPI에서 만들어진 기존의 Morphable 모델은 텍스쳐(texture), 지오메트리(geometry)와 같은 대량의 데이터로 구성된다. 본 논문은 이러한 용량을 줄이고자 GeometriX에 기반한 Morphable 모델 생성을 다룬다.
본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대 최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM 신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3 단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특정값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모텔의 응용으로서 특정분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특정값, 특정유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4 가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특정의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.
람사르 습지 지역인 무제치늪의 식물다양성을 파악하기 위해 4개의 늪을 중심으로 2009년 5월부터 2010년 6월에 걸쳐 식물상을 조사하였다. 그 결과 무제치늪 일대의 관속식물은 55과 105속 128종 1아종 16변종 4품종 등 총 149분류군으로 분류되었다. 희귀식물은 자주땅귀개, 작은황새풀, 끈끈이주걱, 땅귀개, 이삭귀개, 꽃창포, 좀바늘사초 등 7분류군이 관찰되었고, 한국특산식물 1분류군, 식물구계학적 특정식물 19분류군, 귀화식물 3분류군이 관찰되었다. 특히, 작은황새풀은 식물지리학적, 진화적으로 중요한 식물로서, 보전하기 위해 심층적인 연구가 요구된다. 무제치늪과 가장 유사한 습생(수생)식물을 가지고 있는 산지습지는 신불산고산습지로 나타났다. 선행연구와 비교결과, 무제치늪 식물상이 조금씩 변화하고 있어서, 지속적인 관심과 적절한 대책이 마련되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 디지털 환경에 적용될 수 있는 디지털 눈 콘텐츠의 감성 표현 요소를 정립하는데 목적이 있다. 특히, 스마트 인형의 적용 가능한 감성을 도출하고, 각 감성에 대한 표현 요소의 가이드라인을 제안하고자 한다. 본 연구를 위하여 첫째, 문헌 정보, 애니메이션, 실제 사람의 영상을 바탕으로 눈으로 표현되는 감성 표현에 대한 개념 및 특징을 연구한다. 둘째, FGI를 통해 스마트 인형의 디지털 눈에 필요한 6가지 감정 -Happy, Angry, Sad, Relaxed, Sexy, Pure-을 정의하고, 각 감성에 따른 표현 요소를 추출하였다. 셋째, 추출된 요소를 분석하여 디지털 눈의 감성 표현에 대한 가이드라인을 정립하였다. 연구 결과 각 감성을 구분하고 표현하기 위한 요소는 눈매, 시선, 홍채 크기, 특수 효과의 총 4가지로 나타났고 각 감성 별로 구분되는 요소별 정의와 특징을 도출하였다. 얼굴 표정에 있어서 가장 중요한 요소인 눈에 대한 감성 표현 연구는 애니메이션을 포함한 디지털 콘텐츠와 로봇, 스마트 인형 등의 감성 커뮤니케이션 효과를 높일 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
백두대간 덕유산지역 일대에 분포하는 식물상을 조사한 결과 91과 243속 353종 53변종 5품종 총 411종류가 확인되었다. 개비자나무, 생강나무, 대팻집나무 및 노각나무 등이 나타나 남부아구로 볼 수 있으나 거제수나무, 사스래나무, 처녀치마 및 금강애기나리 등 중부아구 식물도 확인되었으며, 해발 1,000m 이상인 곳에는 고산식물이 많이 분포하였다. 산림청이 지정한 희귀 및 멸종위기종은 솔나리와 산작약, 그리고 구상나무, 금강애기나리, 말나리, 뻐꾹나리, 누른종덩굴, 등대시호, 흰참꽃 및 꽃창포 등으로 총 10종이 확인되었다. 환경부지정 보호 야생 동ㆍ식물에 포함되어 있는 종은 솔나리 1종이 확인되었다. 한국특산식물종은 개비자나무, 구상나무, 일월비비추, 죽대, 뻐꾹나리 등 12과 21속 20종 1품종 1변종으로 총 22종류가 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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